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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120526098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511014463.8，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法及系统是由曹展;张宇轩;石文浩;陈星宇;陆玉涛;王彬;林子铉设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法及系统，涉及图像识别技术领域，方法包括：获取待检测航空发动机齿轮在多角度下的齿轮表面图像；对齿轮表面图像进行预处理；对经过预处理后的齿轮表面图像依次进行齿轮区域分割、损伤区域定位以及损伤特征量化处理，得到齿轮损伤特征；基于齿轮损伤特征对各个损伤区域进行损伤分析，得到损伤分析结果，损伤分析结果至少包括损伤类型判定结果、损伤严重程度分级结果以及剩余寿命预估结果。本申请可解决航空发动机齿轮损伤检测效率低、漏检率高，难检齿面损伤且无法预测损伤演化、评估剩余寿命，不满足航空发动机齿轮维护需求的技术问题。

本发明授权基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的航空发动机齿轮损伤分析方法，其特征在于，包括： 获取待检测航空发动机齿轮在多角度下的齿轮表面图像； 对所述齿轮表面图像进行预处理，所述预处理至少包括图像降噪处理、图像对比度增强以及视点归一化处理； 对经过所述预处理后的齿轮表面图像依次进行齿轮区域分割以及损伤区域定位处理，并对定位出的各个损伤区域进行损伤特征量化，得到齿轮损伤特征，所述齿轮损伤特征至少包括几何特征、纹理特征以及空间特征； 其中，所述对经过所述预处理后的齿轮表面图像依次进行齿轮区域分割以及损伤区域定位处理，包括：利用边缘检测图像处理技术对经过所述预处理后的齿轮表面图像进行齿轮区域分割，得到与背景区域分离的齿轮区域；在分割出的齿轮区域内部，应用改进的深度学习YOLO目标检测算法进行损伤区域定位，得到各个损伤区域，所述改进的深度学习YOLO目标检测算法中引入可变形卷积模块，其中，所述可变形卷积模块用于：接收来自骨干网络的特征图作为输入，通过可训练的卷积核权重矩阵从所述特征图中预测空间偏移量，以生成自适应调整的采样点集；利用所述采样点集对所述特征图进行卷积运算，动态捕捉不规则损伤的边界特征；基于所述边界特征输出自适应损伤特征图，以用于后续多尺度特征融合及损伤区域定位； 基于所述齿轮损伤特征对各个所述损伤区域进行损伤分析，得到损伤分析结果，所述损伤分析结果至少包括损伤类型判定结果、损伤严重程度分级结果以及剩余寿命预估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。